滬深300股指期貨與滬深300ETF套期保值效果的實證研究

孟妍 孫文軍

【摘要】本文首先分別介紹滬深300股指期貨、滬深300ETF及套期保值的相關理論，然后利用計量經濟學軟件EViews 5.0對滬深300股指期貨、滬深300ETF序列進行單位根檢驗和協整檢驗，接著運用靜態、動態兩個模型比較套期保值的效果，最后得出相應結論。

【關鍵詞】滬深300股指期貨 滬深300ETF 單位根檢驗 協整檢驗 套期保值

一、引言

滬深300股指期貨結束將近4年的仿真交易，于2010年4月16日在中國金融期貨交易所上市交易。2012年3月26日華泰柏瑞滬深300ETF、嘉實滬深300ETF宣布正式獲得證監會批準發行，標志著滬深300股指期貨有對應的ETF現貨。

我國股市從2007年10月16日的6124.04點最高點一直振蕩到如今2012年8月24日的2085.08點，為使投資者通過套期保值規避股市的系統性風險，本文通過不同方法研究滬深300股指期貨與滬深300ETF套期保值效果。

二、理論綜述

（一）滬深300股指期貨

股指期貨是以股票價格指數作為標的物的金融期貨合約，是指交易雙方根據事先的約定，同意在未來某一個特定時間按事先約定的價格進行股票價格指數交易的一種標準化合約。

我國首個股指期貨——滬深300股指期貨合約條款如下表1。

表1滬深300股指期貨合約

合約標的 滬深300指數

合約乘數 每點300元

報價單位 指數點

最小變動價位 0.2點

合約月份 當月、下月及隨后兩個季月

交易時間 上午：9：15-11：30；下午：13：00-15：15

最后交易日交易時間 上午：9：15-11：30；下午：13：00-15：00

每日價格最大波動限制 上一個交易日結算價的±10%

最低交易保證金 合約價值的12%

最后交易日 合約到期月份的第三個周五，遇國家法定假日順延

交割日期 同最后交易日

交割方式 現金交割

交易代碼 IF

上市交易所 中國金融期貨交易所

資料來源：中國金融期貨交易所網站

滬深300股指期貨的推出不僅使市場交易方式多樣化，滿足不同風險偏好者的需求，還能與其他金融工具結合使用規避系統性風險。

（二）滬深300ETF

滬深300ETF是以滬深300指數為標的，既能在二級市場進行交易又能在一級市場進行申購、贖回的交易型開放式指數基金。

2012年5月28日滬深300 ETF正式上市交易，華泰柏瑞滬深300ETF與嘉實滬深300ETF的介紹如下表2。

表2華泰柏瑞滬深300ETF與嘉實滬深300ETF的介紹

基金名稱 華泰柏瑞滬深300ETF 嘉實滬深300ETF

上市交易所 上海證券交易所 深圳證券交易所

（三）套期保值

套期保值是指把期貨市場當作轉移價格風險的場所，利用期貨合約作為將來在現貨市場上買賣商品的臨時替代物，對其現在買進準備以后售出商品或對將來需要買進商品的價格進行保險的交易活動。

三、實證研究

（一）數據來源

本文選取IF1209的日收盤價作為滬深300股指期貨的交易數據。由于嘉實滬深300ETF和柏瑞滬深300ETF的交易數據是從2012年5月28日開始的，本文選取自2012年5月28日至2012年8月24日，共64天的IF1209、嘉實滬深300ETF和柏瑞滬深300ETF的復權處理后的日收盤價進行實證研究，并將滬深300股指期貨IF1209記為Y，嘉實滬深300ETF記為X1，柏瑞滬深300ETF記為X2。

（二）單位根檢驗

首先檢驗滬深300股指期貨、嘉實滬深300ETF與柏瑞滬深300ETF的時間序列是否具有平穩性，本文運用EViews5.0 軟件采用ADF檢驗判斷其平穩性。

ADF檢驗設定原假設，備擇假設 。若ADF檢驗統計量小于ADF分布的臨界值，則拒絕原假設，接受備擇假設，說明序列是平穩的；反之，則說明序列存在單位根。單位根ADF檢驗結果如下表3。

表3ADF檢驗結果

變量 ADF檢驗統計量 1%顯著水平下的臨界值 5%顯著水平下的臨界值 結論

Y（滬深300股指期貨） -0.849012 -3.538362 -2.908420 不平穩

DY -9.375910 -3.540198 -2.909206 平穩

X1（嘉實滬深300ETF） -0.962086 -3.538362 -2.908420 不平穩

DX1 -9.740637 -3.540198 -2.909206 平穩

X2（柏瑞滬深300ETF） -0.872394 -3.538362 -2.908420 不平穩

DX2 -9.222207 -3.540198 -2.909206 平穩

由ADF 檢驗的結果可得：所有指標在5%的顯著性水平上都是一階單整的，即原始序列是不平穩的，而一階差分后的序列是平穩的。

（三）協整檢驗

序列的單位根ADF檢驗的結果均為一階單整，下面可以繼續進行協整檢驗，本文采用EG法。

EG法設定H0：多元非平穩序列之間不存在協整關系；H1：多元非平穩序列之間存在協整關系。由于協整關系主要是通過考察回歸殘差的平穩定確定，所以上述假設等價于：H0：回歸殘差序列{}非平穩；H1：回歸殘差序列{}平穩。

對滬深300股指期貨分別和嘉實滬深300ETF、柏瑞滬深300ETF的日收盤價序列進行普通最小二乘回歸，分別得到殘差估計值序列，然后對殘差估計值序列進行單位根檢驗，其結果如表4、表5。

表4殘差估計值序列的單位根檢驗結果

ADF檢驗統計量 1%顯著水平下的臨界值 5%顯著水平下的臨界值 10%顯著水平下的臨界值 結論

-2.881771 -3.540198 -2.909206 -2.592215 平穩

表5殘差估計值序列的單位根檢驗結果

ADF檢驗統計量 1%顯著水平下的臨界值 5%顯著水平下的臨界值 結論

-3.005841 -3.538362 -2.908420 平穩

表4、表5協整檢驗的結果表明：模型中殘差估計值序列通過ADF檢驗，即為單整序列，說明滬深300股指期貨與嘉實滬深300ETF、柏瑞滬深300 ETF之間存在長期均衡關系，因此可以在此基礎上建立靜態、動態的模型，為進一步進行滬深300股指期貨與滬深300ETF套期保值效果的實證研究。

（四）不同模型的套期保值效果的研究

1.靜態的最小二乘法回歸OLS模型

最小二乘法回歸OLS是從靜態的角度研究最優套期保值比率的模型，其回歸方程是：

其中：St表示t時刻的現貨價格，Ft表示t時刻的期貨價格，β表示套期保值比率，為隨機誤差項。

2.動態的廣義自回歸條件異方差GARCH模型

廣義自回歸條件異方差GARCH是對ARCH模型進行推廣得到的模型，該模型從動態的角度考慮時間序列的波動特征，其回歸方程是：

其中：St表示t時刻的現貨價格，Ft表示t時刻的期貨價格，β表示套期保值比率，γt為隨機誤差項。

3.不同模型的套期保值效果的比較

本文利用EViews5.0軟件，得到的靜態和動態的回歸如表6：

表6不同模型的回歸比較

方法 套期保值比率 標準誤差 T檢驗量 調整后的擬合優度

OLS 0.930469 0.004884 152.4973 0.988066

GARCH 0.943316 0.005831 185.7796 0.994406

觀察表6的結果得到，兩種方法估計的滬深300股指期貨與滬深300ETF套期保值比率都小于1，說明套期保值存在一定的基差風險，而GARCH模型的套期保值比率0.943316高于OLS模型的套期保值比率0.930469。再觀察調整后的擬合優度，OLS模型的0.988066要小于GARCH模型的0.994406，說明動態的GARCH的模型的回歸結果要優于OLS模型的。

四、結論

（一）協整檢驗結論

滬深300股指期貨與嘉實滬深300ETF、柏瑞滬深300 ETF的協整檢驗表明滬深300股指期貨與滬深300ETF之間存在長期均衡關系，說明現貨和期貨的走勢高度相關。

（二）套期保值效果結論

通過靜態和動態兩種方法進行套期保值效果的比較，得到GARCH模型優于OLS模型，因為動態GARCH模型考慮了時間序列的動態特征。

（三）風險相關的結論

鑒于兩種模型的套期保值比率都小于1（即傳統套期保值比率），說明套期保值存在一定的基差風險，可以進一步研究如何防范風險。

參考文獻

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作者簡介：孟妍（1988-），女，云南昆明人，云南財經大學金融學院金融學研究生，研究方向：證券市場；孫文軍（1965-），男，四川榮縣人，云南財經大學金融學院教授，經濟學博士，碩士研究生導師。

（責任編輯：劉晶晶）